« On peut le connecter nous-mêmes avec l'IA » : vrai ou faux ?

Vrai : l'IA écrit un connecteur en quelques heures

Chez Apizr, nous utilisons l'IA tous les jours, et elle sait coder un connecteur. Un appel d'API, une authentification OAuth, un mapping de champs entre deux systèmes : un assistant de code les produit vite et proprement, souvent mieux documentés que par un développeur pressé. Pour un prototype, un flux ponctuel ou une preuve de concept, le gain de temps est réel.

Donc oui, on peut construire un connecteur avec l'IA. Reste à savoir ce qu'il coûte une fois en production.

Faux : le connecteur n'est qu'une partie d'un projet d'intégration

Sur les projets que nous accompagnons, développer la connexion pèse au maximum 20 % de l'effort. Le reste, on le découvre plus tard :

• spécifier, c'est-à-dire traduire un besoin métier en règles ;
• comprendre le flux ;
• surveiller : savoir qu'un flux est tombé, où, pourquoi, et comment le corriger ;
• héberger et gérer les environnements ;
• maintenir en conditions opérationnelles, pour absorber les nouvelles versions d'API ou les nouvelles règles métier.

C'est là que part l'essentiel du budget. On estime couramment que la maintenance représente 65 à 85 % du coût total de possession d'une application ^[1]. Écrire le connecteur est la partie la moins chère, et l'IA a réduit le coût de la partie la moins chère.

Ce que l'IA ne fait pas à votre place

Il est 3 h du matin et les commandes d'un canal de vente n'arrivent plus dans l'ERP. Avec un connecteur maison, la première question est simple : qui comprend ce code ?

Souvent une ou deux personnes. Et le code généré par IA ne facilite pas la reprise : GitClear a analysé 211 millions de lignes de code et constate, depuis la généralisation des assistants, une hausse du code dupliqué et un net recul du refactoring ^[2]. On produit plus de code, plus vite, et il devient plus difficile à reprendre.

Le problème grossit avec le nombre de connecteurs. Un connecteur, ça se gère. Trente connecteurs point à point, écrits au fil du temps par des personnes et avec des conventions différentes, font une dette technique. Or les grandes organisations utilisent des dizaines d'applications, et leurs équipes IT consacrent déjà 39 % de leur temps à développer des intégrations sur mesure ^[3].

Et la plateforme d'intégration historique ?

Certains DSI arrivent à la même tentation par l'autre bout. Ils sortent d'une plateforme d'intégration grand compte, coûteuse, longue à déployer, qui exige des architectes certifiés rares et chers. Le fait maison assisté par IA leur paraît alors une échappatoire budgétaire.

La réaction se comprend. Mais elle échange la licence, que tout le monde voit passer, contre la maintenance, la dépendance à quelques personnes et les incidents, que personne ne budgète. Entre la plateforme surdimensionnée et le script maison, il y a de la place pour autre chose.

Notre approche : l'IA pour exprimer le besoin, la plateforme pour durer

Chez Apizr, l'IA intervient là où elle est la plus utile, et la plateforme prend en charge ce qu'elle ne sait pas gérer seule. Sur les cinq chantiers cités plus haut :

• Spécification : vous décrivez le besoin en langage métier, l'IA le traduit en flux.
• Compréhension : l'IA explique chaque flux en langage clair et chaque évolution est versionnée. Un chef de projet ou une équipe Run sait ce qui circule, quand et pourquoi, sans dépendre de l'auteur du code.
• Monitoring : logs horodatés, contexte d'erreur, alertes en temps réel et rejeu natif.
• Infrastructure : la plateforme est gérée, hébergée en France et s'adapte à la charge attendue. Vous n'avez rien à provisionner.
• Maintien en conditions opérationnelles : l'IA met à jour les mappings quand les systèmes évoluent, et nous assurons le run avec vos équipes.

Le cas de Holder illustre la partie plateforme. L'enseigne devait raccorder à son SI historique toutes ses plateformes de vente en ligne : Uber Eats, Deliveroo, sites e-commerce, bornes en magasin. Apizr orchestre ces flux, qui portent un canal de plusieurs millions d'euros, avec monitoring, détection des anomalies et rejeu en cas d'échec. Les intégrations sont découplées, si bien qu'un nouveau canal s'ajoute sans tout reconstruire ^[4].

Le verdict

« On peut le connecter nous-mêmes avec l'IA » : vrai pour 20 % du travail, faux pour les 80 % restants.

Avant de lancer un connecteur maison, demandez-vous qui sera réveillé à 3 h du matin quand il cassera, et combien de temps il lui faudra pour comprendre pourquoi.

Si la réponse vous fait réfléchir, parlons-en.

Prochain Techno tips : le vrai coût d'un connecteur maison.